• 한국음향학회지
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• 제33권3호
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• pp.216-224
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• 2014

본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal Background Model (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을 보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권3호
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• pp.50-55
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• 2015

본 논문에서는 야간 영상 감시(night-time video surveillance)에 특화된 GMM(Gausssian mixture model)기반의 배경 모델링(background modeling)을 이용한 배경 차분(background subtraction)방법을 제안한다. 야간 영상에서는 낮 영상에 비해 배경과 객체의 구분이 뚜렷하지 않아 매우 흡사한 픽셀 값들을 이용하여 배경을 분리해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전처리 단계에서 조정된 범위의 히스토그램 스트레칭을 이용하여 입력 픽셀 값을 배경 모델링에 이로운 픽셀 값으로 변경해준다. 조정된 픽셀 값을 이용하여 가장 이상적인 배경을 찾기 위해 픽셀 단위로 GMM기반의 배경 모델링 방법을 적용한다. GMM을 기반으로 한 배경모델링 방법에서는 새로운 픽셀 값이 입력되었을 때 어떤 가우시안에도 속하지 않는다면 가장 낮은 가중치를 가진 가우시안 분포를 제거함으로써 이전의 축적된 배경의 정보를 무시하는 결과를 낳게 된다. 따라서 본 논문에서는 낮은 가중치의 가우시안을 제거하는 대신 기존 가우시안의 평균과 입력된 픽셀 값의 차를 이용하여 새로운 평균에 적용함으로써 기존의 쌓여진 정보를 고려한다. 실험결과 제안된 배경 모델링 방법이 기존 방법의 이점을 유지하면서 야간 영상 감지에 특화된 배경 차분 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.343-350
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• 2015

본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.57-62
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• 2004

본 논문에서는, 효율적인 화자 식별을 위하여 강인한 벡터 양자화 주성분 분석을 제안하였다. 제안된 방법은 화자 식별에서 특징벡터의 학습을 위한 고차원(high dimension) 문제와 이상치(Outlier)에 대한 문제를 해결 하기위하여 제안 되었다. 먼저, 제안된 방법은 M-추정을 이용하여 강인한 벡터 양자화(Vector Quantization : VQ) 에 의한 몇 개의 분리된 영역으로 데이터 공간을 나눈다. 분리된 자 영역에서 공분산 행렬로부터 강인한 주성분 분석(Principal Component Analysis)이 얻어지게 된다. 마지막으로 각 영역에서 강인한 PCA에 의하여 줄어든 차원을 갖는 변환된 특징 벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model : GMM)을 구한다. 제안된 방법은 같은 성능하에서 대각 공분산 행렬을 갖는 전형적인 GMM방법과 비교할 때 더빠른 결과를 얻었으며, 데이터의 저장공간을 줄일 수 있었을 뿐 아니라, 이상치가 존재할 경우에 더욱 강인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.877-883
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• 2013

The quadratic inference functions (QIF) method proposed by Qu et al. (2000) and the generalized method of moments (GMM) for marginal regression analysis of longitudinal data with time-dependent covariates proposed by Lai and Small (2007) both are the methods based on generalized method of moment (GMM) introduced by Hansen (1982) and both use generalized estimating equations (GEE). Lai and Small (2007) divided time-dependent covariates into three types such as: Type I, Type II and Type III. In this paper, we compared these methods in the case of Type II and Type III in which full covariates conditional mean assumption (FCCM) is violated and interested in whether they can improve the results of GEE with independence working correlation. We show that in the marginal regression model with Type II time-dependent covariates, GMM Type II of Lai and Small (2007) provides more ecient result than QIF and for the Type III time-dependent covariates, QIF with independence working correlation and GMM Type III methods provide the same results. Our simulation study showed the same results.

• 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.149-157
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• 2003

In this paper, we proposed the principal component analysis (PCA) fuzzy mixture model for speaker identification. A PCA fuzzy mixture model is derived from the combination of the PCA and the fuzzy version of mixture model with diagonal covariance matrices. In this method, the feature vectors are first transformed by each speaker's PCA transformation matrix to reduce the correlation among the elements. Then, the fuzzy mixture model for speaker is obtained from these transformed feature vectors with reduced dimensions. The orthogonal Gaussian Mixture Model (GMM) can be derived as a special case of PCA fuzzy mixture model. In our experiments, with having the number of mixtures equal, the proposed method requires less training time and less storage as well as shows better speaker identification rate compared to the conventional GMM. Also, the proposed one shows equal or better identification performance than the orthogonal GMM does.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.512-522
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• 2002

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제24권11호
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• pp.1504-1513
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• 2011

It is important to identify genetic interactions related to human diseases or animal traits. Many linear statistical models have been reported but they did not consider genetic interactions. Genotype matrix mapping (GMM) has been developed to identify genetic interactions. This study uses the GMM method to detect superior SNP combinations of the CCDC158 gene that influences average daily gain, marbling score, cold carcass weight and longissimus muscle dorsi area traits in Hanwoo. We evaluated the statistical significance of the major SNP combinations selected by implementing the permutation test of the F-measure. The effect of g.34425+102 A>T (AA), g.8778G>A (GG) and g.4102+36T>G (GT) SNP combinations produced higher performance of average daily gain, marbling score, cold carcass weight and the longissimus muscle dorsi area traits than the effect of a single SNP. GMM is a fast and reliable method for multiple SNP analysis with potential application in marker-assisted selection. GMM may prospectively be used for genetic assessment of quantitative traits after further development.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.33-38
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• 2019

본 논문에서는 효과적으로 VPI 환자 음성을 인식하기 위해 DNN-HMM 하이브리드 구조의 음성 인식 시스템을 구축하고 기존의 GMM-HMM 기반의 음성 인식 시스템과의 성능을 비교한다. 정상인의 깨끗한 음성 데이터베이스를 이용하여 초기 모델을 학습하고 정상인의 VPI 모의 음성을 이용하여 VPI 환자 음성에 대한 화자 인식을 위한 기본 모델을 생성한다. VPI 환자의 화자 적응 시에는 DNN의 각 층 별 가중치 행렬을 부분적으로 학습하여 성능을 관찰한 결과 GMM-HMM 인식기보다 높은 성능을 나타냈다. 성능 향상을 위해 DNN 모델 적응을 적용하고 LIN 기반의 DNN 모델 적용 결과 평균 2.35%의 인식률 향상을 나타냈다. 또한 소량의 데이터를 사용했을 때 GMM-HMM 기반 음성인식 기법에 비해 DNN-HMM 기반 음성 인식 기법이 향상된 VPI 음성 인식 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.390-396
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• 2007

본 논문에서는 음성 인식과 음악 인식에서 뛰어난 성능을 보이는 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 기반의 패턴인식기법인 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 기존의 3GPP2 Selectable Mode Vocoder(SMV)의 실시간 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다 SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 패턴인식 알고리즘인 GMM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적인 GMM을 구성한 실시간 분류기법이 제시되었다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 GMM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.